Maak intelligentie een standaard onderdeel van app-ontwikkeling

Cloud-apps zijn in opkomst, maar alleen apps die hun data op een slimme manier beschikbaar kunnen maken aan gebruikers om hen eenvoudige inzichten te bieden, zullen echt het verschil maken. Hiervoor is het van belang dat intelligentie bij de ontwikkeling van de app een belangrijk onderdeel wordt.

Volgens Statista maakt de markt voor software voor applicatieontwikkeling een sterke groei door en zal deze dit jaar wereldwijd naar verwachting een waarde van 143 miljard USD bereiken. Een trend die al gaande was, maar door de pandemie hebben ontwikkelaars wereldwijd de handen extra uit de mouwen moeten steken om nieuwe apps te maken en bestaande apps naar de cloud te migreren. In dit proces wordt één aspect vaak over het hoofd gezien: Analytics. Dat wil zeggen dat gebruikers toegang krijgen tot alle gegevens die de app genereert én deze kunnen analyseren. Dankzij recente ontwikkelingen op het gebied van cloudgegevens, zoek- en AI-gestuurde analyses en low-code platforms is het echter gemakkelijker dan ooit om analyses in cloudapps in te bouwen.

Cloud-data in opmars
Dat de cloud voordelen biedt, is voor de meeste bedrijven geen nieuws, maar met de pandemie veranderde de urgentie en migreerden we van alles, van data warehouses tot applicaties, naar de cloud. De kern van al dit werk: data. Maar gegevens in de cloud zijn anders dan gegevens op locatie. De datavolumes zijn in de cloud bijvoorbeeld veelal groter, omdat het relatief goedkoop en efficiënt kan. Daarnaast is de houdbaarheid van gegevens in de cloud korter. Wat 's morgens nieuw was, is aan het eind van de dag alweer verouderd. Ten slotte heeft de overstap naar de cloud het delen van gegevens gemakkelijker, goedkoper en minder foutgevoelig gemaakt. Naarmate meer organisaties hun workloads in de cloud draaien, kunnen zij toegang krijgen tot gegevens van dataleveranciers en die gegevenssets samenvoegen met hun applicatiegegevens zonder dat er extra verplaatsing van deze data nodig is.

Maar deze enorme, snel veranderende hoeveelheid gegevens heeft ook een belangrijk nadeel. Het is moeilijk om hieruit inzichten af te leiden met traditionele analysetools die zijn ontworpen voor on-premise applicaties, laat staan om ze gemakkelijk toegankelijk te maken, zowel intern als extern.

Zoeken, AI en REST API's
Hoe kunnen we uit al die data zinvolle en bruikbare informatie halen? Dit is waar embedded zoektechnologie een rol gaat spelen. Net als bij een Google-zoekopdracht kunnen gebruikers om het even welke (datagerelateerde) vraag stellen. De antwoorden worden onmiddellijk gegenereerd en gepresenteerd in de meest geschikte visualisatie.

AI-algoritmen helpen bij het opsporen van afwijkingen en uitschieters in cloudgegevens, het identificeren van verbanden tussen metingen en het vinden van opwaartse of neerwaartse trends in de gegevens. Ze kunnen zelfs een volledige gegevensreeks analyseren of de verschillen tussen twee gegevenspunten in detail verduidelijken. Gebruikers krijgen even snel antwoorden op hun vragen als een Google-zoekopdracht. En dankzij Natural Language Processing kunnen zij de vragen ook in normale taal invoeren.

Het extraheren van inzichten uit de gegevens van een applicatie is slechts de eerste stap. REST API-diensten maken het mogelijk om gegevens geautomatiseerd en gepland op te vragen en inzichten door te sturen naar andere apps of terug naar de bovenliggende app. Dit kan acties triggeren zoals het updaten van de leadstatus in HubSpot, het starten van een e-mailcampagne in Marketo, het posten van updates in Slack of het terugschrijven van informatie naar het cloud datawarehouse.

Low-code platformen maken embedden makkelijker
Ondanks de complexiteit van technologieën zoals search en AI-gestuurde analyses, is het inbouwen van dergelijke functies niet zo moeilijk dankzij low-code platformen die werken met een visuele gebruikersinterface en weinig code(kennis) vereisen. Dergelijke low-code tools hebben doorgaans interactieve stap-voor-stap instructies, robuuste API's en voorgedefinieerde codevoorbeelden. Dit maakt het mogelijk individuele functies of een volledige analytische suite aan de applicatie toe te voegen en deze aan te passen aan de behoeften van de eindgebruiker. Low-code tools geven ook een voorbeeld van de code en laten zien hoe de ingesloten functies eruit zien in de bovenliggende applicatie. Voor het bouwen van cloud-applicaties moeten deze tools integraties bieden met de belangrijkste cloud-platforms, zoals Snowflake, Databricks of Amazon Redshift.

Bedrijven die dankzij low-code platformen functies als zoeken in normale taal, heldere visualisaties of kunstmatige intelligentie aan hun cloud-apps toevoegen, kunnen apps ontwikkelen die een sterkere gebruikerservaring bieden. Zo kunnen ze de klantenbinding versterken, de tevredenheid verbeteren en nieuwe inkomstenstromen aanboren. Elk onderdeel van ieder bedrijf kan worden verbeterd door meer inzicht te krijgen in de gegevens die door een app worden gegenereerd.